遗传算法解决车辆调度问题

背包问题是典型的优化问题，遗传算法是解决最优化问题比较好的方案，现在用遗传算法解决背包问题

利用遗传算法优化，多元单峰函数优化，多元多峰函数轴并行超球体最小值，旋转超球体最小值，Rastrigin函数最小值等

遗传算法解决TSP问题，其为30个城市的TSP问题

公交车调度问题是一个NP问题，本代码通过遗传算法智能规划公交车的调度

基于改进遗传算法的车辆路径问题求解，十分难得的论文资料

论文研究-车辆路径问题的改进遗传算法.pdf,  通过引入新颖交叉算子,构造了一种改进遗传算法,此算法摆脱了对群体多样性的要

论文研究-车辆路径问题的遗传算法研究.pdf,  在分析车辆路径问题的现有启发式算法的基础上，本文构造了车辆路径问题的染色体

论文研究-车辆路径问题的改进遗传算法.pdf,  通过引入新颖交叉算子 ,构造了一种改进遗传算法 ,此算法摆脱了对群体多样性的要求 ,不存在传统遗传算法常见的“早熟收敛”问题 .将该算法用于解决车辆路

车辆路径问题的自适应混合遗传算法，用遗传算法解决VRP问题，较详细

随着互联网的进步电子商务业的飞速发展人们的生活愈发信息化车辆路径问题的客户已经从以前的大型超市生产基地等更多的落地到如家庭个人等小而精的客户身上.带时间窗的车辆路径问题VRPTW更加贴切现在和未来对于